改进直方图均衡化算法

%直方图均衡化  
clear all
close all
clc
DIR=‘D:\直方图均衡\data\Imgs_MSRA\‘;
str=dirr（DIR）;
for k=1:length（str）
 close all
I_in = imread（strcat（DIRstr（k）.name））; 
I_in = imresize（I_in[300400]）;
%%%%%%%%%%%%%%%%计算标准差%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% std_m=std_function（I_in）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% if std_m<0.0249
I=rgb2gray（I_in）;
I_gray = I;
%for cn=1:size（I_in3）
I_matlab=histeq（I）; 
I_o=I;
[heightwidth] = size（I）;   
S_I_gray = 0;
S_I_e = 0;
%进行像素灰度统计;  
NumPixel = zeros（1256）;%统计各灰度数目，共256个灰度级  
for i = 1:height  
    for j = 1: width  
        NumPixel（I（ij） + 1） = NumPixel（I（ij） + 1） + 1;%对应灰度值像素点数量增加一  
    end  
end  
%计算灰度分布密度  
for i = 1:256  
    ProbPixel（i） = NumPixel（i） / （height * width * 0.8）;  
end 
%计算累计直方图分布  
CumuPixel = zeros（1256）;  
for i = 1:256  
    if i == 1  
        CumuPixel（i） = ProbPixel（i）;  
    else  
% j=（sum（ProbPixel（1:i）））/（height * width * 1.0-（sum（ProbPixel（1:i））））;
 j=（sum（ProbPixel（1:i）））/（1+sum（ProbPixel（1:i）））;
% j=（sum（ProbPixel（1:i-1）））*（1-ProbPixel（i）+0.5）;
CumuPixel（i）=j; 
    end  
end  
CumuPixel=CumuPixel/（max（CumuPixel）-min（CumuPixel））;
%累计分布取整  
CumuPixel = uint8（255 .* CumuPixel + 0.8）;  
%对灰度值进行映射（均衡化）  
I2=im2double（I）;
Im=filter2（fspecial（‘average‘5）I）/255; 
for i = 1:height  
    for j = 1: width
        if I（ij）==0
         I（ij）=1;
        end
         I_e（ij） = CumuPixel（I（ij））+（I2（ij）-Im（ij））*255;
%           I_e（ij） = CumuPixel（I（ij））;
        %方案一
%         if I_e（ij）>=230
%